Різні стратегії тестування програмного забезпечення під час створення додатків AI

Штучний інтелект має стають набагато важливішими для багатьох галузей. Є багато компаній, які використовують технологію AI для оптимізації певних функцій, підвищення продуктивності, боротьби із загрозами кібербезпеки та прогнозування тенденцій.

Ринок технологій штучного інтелекту продовжуватиме зростати, оскільки все більше компаній дізнаються про переваги, які вони надають. У листопаді Garter опублікував дослідження, яке виявило компанії по всьому світу витратить 62 мільярди доларів на технології ШІ. Це чудова можливість для видавців програмного забезпечення, які вміють створювати якісні програми штучного інтелекту.

На жаль, це може бути важко. Компанії повинні розуміти потреби клієнтів, які купують рішення AI. Щоб відповідати їхнім очікуванням, вони повинні використовувати правильне програмне забезпечення. На щастя, все більша кількість видавців програмного забезпечення створюють чудові програми, які допомагають своїм клієнтам отримати вигоду від чудес технології AI.

На жаль, нове програмне забезпечення AI може бути заражене помилками, як і будь-яка інша програма. Він вимагає ретельного тестування, щоб переконатися, що він працює належним чином.

Тестування є невід’ємною частиною розробки програмного забезпечення. Це не тільки гарантує, що продукт не містить помилок, але й надає цінну інформацію про те, наскільки добре продукт вирішує проблему, для якої він був написаний. Це ще важливіше при розробці програмних програм для штучного інтелекту, оскільки вони часто використовують технологію машинного навчання для покращення своїх функцій з часом. Вони можуть гірше виконувати певні завдання, якщо алгоритми машинного навчання не перевірені належним чином.

Існує багато типів тестування, деякі більш спеціалізовані, ніж інші, тому в цій статті буде короткий огляд різних типів.

Спеціальне тестування

Один з основи тестування програмного забезпечення є спеціальним тестуванням. Цей тип тестування проводиться на будь-якому етапі процесу розробки, коли розробник або аналітик вважає необхідним.

Ці тести зазвичай створюються на місці, щоб перевірити гіпотези щодо певних частин коду, наприклад, чи може один розділ обробляти більше користувачів, ніж інший. Це одне з найважливіших рекомендацій щодо тестування, яких мають дотримуватися розробники програмного забезпечення для штучного інтелекту. Вони часто документуються після їх виконання для подальшого використання.

Тестовий блок

Перший тест для будь-якого коду - це модульний тест. Цей тип тесту зосереджується на окремих блоках програми та перевіряє, чи вони працюють належним чином. Одиницею може бути що завгодно, від простої функції до складного класу з багатьма методами та властивостями.

Ці тести перевіряють, чи кожен елемент працює окремо, а потім виконують кілька сценаріїв використання, щоб переконатися, що все працює належним чином, коли всі елементи використовуються разом.

Модульне тестування – це чудовий спосіб виявити помилки на початку цикл розробки програмного забезпечення. Крім того, він надає зростаючий набір регресійних тестів, які можна запускати під час розробки, щоб переконатися, що під час змін впровадження нічого не було порушено.

Це один з найпопулярніших методів тестування для компаній, що створюють програми AI. Програми AI зазвичай будуються по частинах, а це означає, що необхідно тестувати ці елементи самостійно.

Інтеграційний тест

Наступний рівень після модульного тестування — це інтеграційне тестування. Цей тип тесту зосереджується на більших фрагментах коду, часто окремих класах або модулях всередині класів, що гарантує, що всі вони співпрацюють, коли вони використовуються разом, як очікувалося.

Інтеграційне тестування зазвичай відбувається після успішного завершення базових модульних тестів, щоб конкретні компоненти вищого рівня все ще правильно працювали один з одним. Крім того, ці тести перевіряють окремі частини і те, як ці частини поєднуються в більшій системі, щоб переконатися, що все добре працює на інтерфейсі між блоками (тобто, як блоки спілкуються один з одним).

Функціональний тест

Наступним кроком у порівнянні з модульним та інтеграційним тестуванням програмного забезпечення є функціональне тестування. Хоча ці тести мають однакову назву за межами розробки програмного забезпечення, для наших цілей ми будемо називати їх функціональними тестами, а не системними, оскільки цей тип зосереджується на тому, наскільки добре програма задовольняє її вимогам, а не на тому, наскільки добре програма працює в цілому.

Функціональні тести зазвичай створюються бізнес-аналітиками або користувачами, які використовують продукт так, ніби вони є його цільовою аудиторією, щоб переконатися, що він виконує те, що вони очікують. Ці тестові приклади неймовірно цінні, коли вони використовуються під час розробки, оскільки вони забезпечують зворотній зв’язок у реальному часі про те, чи відповідає програма потребам користувача. Крім того, це дає чітке уявлення про потенційні проблеми до того, як продукт їх досягне.

Якщо ви створюєте програму зі штучним інтелектом, яка в значній мірі покладається на технологію машинного навчання, буде розумно подивитися, як вона працює протягом тривалого періоду часу. Програмне забезпечення має бути навчене для достатнього використання.

Тест навантаження

Іншим типом функціонального тестування є навантажувальне тестування, яке зосереджується на тому, наскільки добре програма може працювати з різною кількістю користувачів або іншим обсягом роботи. Цей тип тесту моделює сценарії низького, середнього та високого навантаження (визначені аналітиком), щоб побачити, які типи викликають вузькі місця в системі.

Ці тести часто виконуються під час розробки, але також можуть бути заплановані на час, коли це зручно для користувачів, які в кінцевому підсумку будуть використовувати продукт таким чином.

Тест на дим

Димовий тест — це швидка перевірка, яка перевіряє, чи правильно запускається програма після встановлення на машину, зазвичай виконується на заздалегідь визначених етапах протягом розробки, щоб переконатися, що нові доповнення до коду нічого не порушують.

Тест на прийом

Приймальний тест – це функціональний тест, створений реальними користувачами програми, щоб переконатися, що він відповідає їхнім потребам, і може використовуватися як один із типів функціонального тесту в цьому списку. Часто бізнес-аналітики співпрацюють з кінцевими користувачами, щоб створити ці тести на етапах планування, перш ніж писати будь-який код.

Виконання веб-скрейпінгу за допомогою Java це чудовий спосіб зібрати дані, корисні для придатного тесту. Що таке веб-скрейпінг і як він може допомогти? Збираючи дані, які показують досвід користувачів, бізнес-аналітики можуть аналізувати реальні сценарії. Як наслідок, ці тести є цінними, оскільки вони написані на основі того, що потрібно реальним користувачам, а не того, що, на думку розробників, їм потрібно. 

Тест на розсудливість

Як і вищезгаданий тест на дим, тест на працездатність використовується, щоб переконатися, що програма запуститься належним чином після встановлення на машину. Ці тести зазвичай виконуються на заздалегідь визначених етапах розробки, але, як правило, менш формальні, ніж тести на дим, оскільки вони не підтверджують виконання всіх вимог. Натомість ці тести перевіряють, чи щось не порушується під час оновлення версій.

Дотримуйтесь правильних стратегій тестування AI

Програмне забезпечення штучного інтелекту розвивається останніми роками. Це допомогло багатьом компаніям розвивати конкурентну перевагу. Під час створення цих програм компанії повинні переконатися, що програмне забезпечення ретельно тестується.

Хоча існує багато різних типів тестування, коли ви створюєте програмне забезпечення для штучного інтелекту, ці десять, як правило, є найбільш поширеними та актуальними для зацікавлених сторін проекту. Звичайно, залежно від типу продукту, який створюється, конкретні функції, які потрібно протестувати, швидше за все, зміняться, але перераховані тут можуть послужити хорошою відправною точкою для створення додаткових функціональних тестів, якщо це необхідно.

Джерело: https://www.smartdatacollective.com/different-software-testing-strategies-when-creating-ai-applications/